Dans un contexte révolutionnaire étude menée par des scientifiques de Cambridgeun parallèle fascinant est apparu entre les systèmes d’intelligence artificielle (IA) et le fonctionnement complexe du cerveau humain.
En imposant des contraintes physiques aux modèles d’intelligence artificielle, qui rappellent les contraintes biologiques qui façonnent le cerveau humain, les chercheurs ont assisté au développement spontané de caractéristiques proches de celles que l’on retrouve dans le cerveau d’organismes complexes.
Cette révélation ouvre un nouveau chapitre dans la recherche sur l’intelligence artificielle, mettant en lumière la façon dont ces systèmes, lorsqu’ils sont soumis à des limitations, peuvent évoluer de manière autonome pour résoudre des tâches, reflétant les capacités d’adaptation du cerveau humain.
Touche biologique à l’intelligence artificielle
Au fur et à mesure que l’étude progresse, il devient évident que les systèmes neuronaux, y compris le cerveau humain, doivent trouver un équilibre délicat entre diverses exigences. L’énergie et les ressources sont cruciales à la fois pour maintenir le réseau physique et pour l’optimiser en vue d’un traitement efficace de l’information.
Ce compromis délicat, observé entre espèces, soulève la question de savoir pourquoi de nombreux cerveaux biologiques convergent vers des solutions organisationnelles similaires. Jascha Achterbergchercheur Gates de l’unité de cognition et des sciences du cerveau du Conseil de recherches médicales de l’Université de Cambridge, note : « Non seulement le cerveau est excellent pour résoudre des problèmes complexes, mais il le fait en utilisant très peu d’énergie ».
Les chercheurs, dirigés par Achterberg et co-auteur, le Dr Danyal Akarca, ont conçu un système artificiel destiné à imiter une version simplifiée du cerveau humain. Contrairement aux modèles de réseaux neuronaux traditionnels, leur système a introduit une contrainte « physique », attribuant des emplacements spécifiques aux nœuds de calcul dans un espace virtuel.
Plus les deux nœuds étaient éloignés, plus il devenait difficile pour eux de communiquer – un reflet de l’organisation spatiale observée dans les cerveaux biologiques.
L’accent mis par l’étude sur la distance physique entre les nœuds du système artificiel offre des informations précieuses pour la conception d’architectures d’IA bio-inspirées. L’idée selon laquelle le système a développé des hubs – des nœuds hautement connectés – correspond à l’organisation spatiale observée dans les cerveaux biologiques.
Ce concept est très prometteur pour le développement de systèmes d’IA plus efficaces, en particulier dans des scénarios réels où les contraintes physiques jouent un rôle important. Les applications potentielles s’étendent au-delà des tâches informatiques traditionnelles, en envisageant des systèmes d’IA qui naviguent dans des espaces physiques avec des structures économes en énergie inspirées du cerveau humain.
Des progrès remarquables
Pour tester leur système d’intelligence artificielle bio-inspiré, les chercheurs lui ont assigné une tâche de navigation dans un labyrinthe, une version simplifiée des défis lancés aux animaux dans neurosciences comportementales. Le système d’IA, armé de nœuds de calcul au lieu de vrais neurones, s’est d’abord attaqué à la tâche, mais a appris et s’est amélioré au fil du temps grâce au feedback.
La contrainte physique a introduit une couche de complexité, obligeant le système à développer des hubs – des nœuds hautement connectés qui imitent les conduits d’information observés dans le cerveau humain.
Remarquablement, les chercheurs ont observé un changement dans les profils de réponse des nœuds individuels. Au lieu de coder de manière rigide des propriétés spécifiques du labyrinthe, les nœuds du système d’IA ont développé un schéma de codage flexible. Cette flexibilité, dans laquelle les nœuds peuvent coder plusieurs aspects de la tâche à différents moments, reflète une caractéristique observée dans le cerveau d’organismes complexes.
Nous avons encore tant à apprendre de la nature
En approfondissant les résultats de l’étude, la contrainte physique imposée au système d’intelligence artificielle a incité au développement de solutions étonnamment similaires à celles mises au point par les systèmes biologiques. En particulier, les limitations des nœuds de câblage physiquement éloignés ont obligé le système artificiel à produire des caractéristiques complexes rappelant le cerveau humain.
Cela suggère un lien fondamental entre l’environnement contraint et l’émergence de solutions élégantes, mettant en lumière les forces évolutives qui façonnent à la fois l’intelligence artificielle et les architectures neuronales biologiques.
Attachez vos ceintures de sécurité
Une implication importante de l’étude réside dans sa pertinence pour les systèmes d’IA fonctionnant dans des environnements dynamiques. Le concept selon lequel des robots imitant la structure du cerveau pourraient traiter efficacement les informations changeantes tout en gérant des approvisionnements énergétiques limités répond à un défi crucial en robotique.
Cette découverte pourrait ouvrir la voie au développement de robots capables de s’adapter en temps réel, de traiter les entrées sensorielles et de naviguer dans les espaces physiques avec une efficacité comparable à la nature adaptative du cerveau humain.
Alors que nous assistons à l’évolution des systèmes d’IA reflétant les caractéristiques biologiques, les considérations éthiques passent au premier plan. L’étude suscite une réflexion sur l’autonomie accordée aux structures d’IA en évolution et souligne l’importance d’une innovation responsable.
Il devient impératif d’équilibrer les progrès technologiques avec les cadres éthiques pour garantir que les technologies d’IA s’alignent sur les valeurs sociétales. Les implications éthiques s’étendent au-delà du laboratoire et résonnent dans le discours plus large sur le développement et le déploiement responsables de l’intelligence artificielle.
L’étude dévoile non seulement les capacités d’auto-organisation des systèmes d’IA, mais offre également un éventail d’implications dans divers domaines. De l’amélioration de notre compréhension du codage neuronal à l’inspiration des architectures d’IA biomimétiques et à la résolution des défis du monde réel en robotique, l’étude nous propulse dans un avenir où la synergie entre la technologie et la biologie remodèle le paysage de l’intelligence artificielle.
Crédit image en vedette: Milad Fakurian/Unsplash.
